1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推計
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要業界動向
5 世界の自動運転車市場
5.1 市場概要
5.2 市場動向
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 コンポーネント別市場内訳
6.1 ハードウェア
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 ソフトウェアとサービス
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 自動化レベル別市場内訳
7.1 レベル3
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 レベル4
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 レベル5
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
8 用途別市場内訳
8.1 運輸・物流
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 軍事・防衛
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
9 地域別市場内訳
9.1 北米
9.1.1 米国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋地域
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 イギリス
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場トレンド
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場トレンド
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場トレンド
9.3.7.2 市場予測
9.4 ラテンアメリカ
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場トレンド
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場トレンド
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場トレンド
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東およびアフリカ
9.5.1 市場トレンド
9.5.2 国別市場内訳
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 強み
10.3 弱み
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ポーターのファイブフォース分析
12.1 概要
12.2 買い手の交渉力
12.3 サプライヤーの交渉力
12.4 競争の度合い
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争環境
14.1 市場構造
14.2 主要プレーヤー
14.3 主要プレーヤーのプロフィール
14.3.1 ABボルボ
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.1.3 財務
14.3.1.4 SWOT分析
14.3.2 AUDI Aktiengesellschaft (フォルクスワーゲン グループ)
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.2.3 財務
14.3.2.4 SWOT分析
14.3.3 バイエルン・モトーレン・ヴェルケAG
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.3.3 財務
14.3.3.4 SWOT分析
14.3.4 ダイムラーAG
14.3.4.1 会社概要
14.3.4.2 製品ポートフォリオ
14.3.4.3 財務
14.3.4.4 SWOT分析
14.3.5 フォード・モーター・カンパニー
14.3.5.1 会社概要
14.3.5.2 製品ポートフォリオ
14.3.5.3 財務状況
14.3.5.4 SWOT分析
14.3.6 ゼネラルモーターズ
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.6.3 財務状況
14.3.6.4 SWOT分析
14.3.7 テスラ・インク
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.7.3 財務状況
14.3.7.4 SWOT分析
14.3.8 トヨタ自動車
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.8.3 財務状況
14.3.8.4 SWOT分析
14.3.9 Uber Technologies Inc.
14.3.9.1 会社概要
14.3.9.2 製品ポートフォリオ
14.3.9.3 財務状況
14.3.10 Waymo LLC (Alphabet Inc.)
14.3.10.1 会社概要
14.3.10.2 製品ポートフォリオ
図1：世界の自動運転車市場：主要な推進要因と課題図2：世界の自動運転車市場：売上高（10億米ドル）、2017年～2022年
図3：世界の自動運転車市場予測：売上高（10億米ドル）、2023年～2028年
図4：世界の自動運転車市場：コンポーネント別内訳（%）、2022年
図5：世界の自動運転車市場：自動化レベル別内訳（%）、2022年
図6：世界の自動運転車市場：用途別内訳（%）、2022年
図7：世界の自動運転車市場：地域別内訳（%）、2022年
図8：世界の自動運転車（ハードウェア）市場：売上高（%）、2017年および2022年
図9：世界：自動運転車（ハードウェア）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図10：世界：自動運転車（ソフトウェアおよびサービス）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図11：世界：自動運転車（ソフトウェアおよびサービス）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図12：世界：自動運転車（レベル3）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図13：世界：自動運転車（レベル3）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図14：世界：自動運転車（レベル4）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図15：世界：自動運転車（レベル4）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図16：世界：自動運転車（レベル5）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図17：世界：自動運転車（レベル5）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図18：世界：自動運転車（運輸・物流）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図19：世界：自動運転車（運輸・物流）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図20：世界：自動運転車（軍事・防衛）市場：売上高（百万米ドル） （百万米ドル）、2017年および2022年
図21：世界：自動運転車（軍事・防衛）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図22：北米：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図23：北米：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図24：米国：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図25：米国：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図26：カナダ：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図27: カナダ：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図28: アジア太平洋地域：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図29: アジア太平洋地域：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図30: 中国：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図31: 中国：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図32: 日本：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図33: 日本：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル） 2023～2028年
図34：インド：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図35：インド：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図36：韓国：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図37：韓国：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図38：オーストラリア：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図39：オーストラリア：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図40：インドネシア：自動運転車市場売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図41：インドネシア：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図42：その他：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図43：その他：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図44：欧州：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図45：欧州：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図46：ドイツ：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図47：ドイツ：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図48：フランス：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図49：フランス：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図50：英国：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図51：英国：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図52：イタリア：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図53：イタリア：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル） 2023-2028年
図54：スペイン：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図55：スペイン：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図56：ロシア：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図57：ロシア：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図58：その他：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図59：その他：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図60：ラテンアメリカ：自動運転車市場：売上高(百万米ドル)、2017年および2022年
図61：ラテンアメリカ：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図62：ブラジル：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図63：ブラジル：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図64：メキシコ：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図65：メキシコ：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図66：その他：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図67：その他：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図68：中東・アフリカ：自動運転車市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図69：中東・アフリカ：自動運転車市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図70：中東・アフリカ：自動運転車市場：国別内訳（％）、2022年
図71：世界の自動運転車産業：SWOT分析
図72：世界の自動運転車産業：バリューチェーン分析
図73：世界の自動運転車産業：ポーターのファイブフォース分析
表1：世界の自動運転車市場：主要産業のハイライト（2022年および2028年）
表2：世界の自動運転車市場予測：コンポーネント別内訳（百万米ドル）、2023～2028年
表3：世界の自動運転車市場予測：自動化レベル別内訳（百万米ドル）、2023～2028年
表4：世界の自動運転車市場予測：アプリケーション別内訳（百万米ドル）、2023～2028年
表5：世界の自動運転車市場予測：地域別内訳（百万米ドル）、2023～2028年
表6：世界の自動運転車市場：競争構造
表7：世界の自動運転車市場：主要プレーヤー
| ※参考情報 自動運転車とは、運転手の介入なしに自動で運転を行う車両のことを指します。これらの車両は、様々なセンサーやカメラ、人工知能（AI）を用いて周囲の環境を把握し、安全に移動するための判断を行います。自動運転技術は、交通事故の減少、交通渋滞の緩和、エネルギー効率の向上など、さまざまな利点が期待されています。 自動運転車の概念は、1970年代から研究され始めましたが、最近の進展によって実用化が進んでいます。現代の自動運転車は、完全自動運転を目指すものから、運転支援のためのシステムを備えたものまで、多様な階層があります。自動運転の段階は、国際自動車技術者協会（SAE）によって定義されたレベル0からレベル5までの6段階に分かれています。レベル0は完全に手動運転、レベル1は運転支援、レベル2は部分自動運転、レベル3は条件付き自動運転、レベル4は高い自動運転、レベル5は完全自動運転とされています。 自動運転車は、主に個人用車両、商用車、公共交通機関の分野で利用が期待されています。個人用車両では、通勤や旅行の際の利便性向上が見込まれ、商用車においては配送業務などの効率化が進むとされています。さらに、自動運転技術を搭載したバスやシャトルは、地域の公共交通の改善や高齢者や障害者への移動手段の提供などにも貢献できるでしょう。 関連技術としては、センサー技術、マッピング技術、AI、機械学習、通信技術（V2X）などが挙げられます。センサー技術には、LiDAR、レーダー、カメラなどがあり、これらは周囲の障害物や交通状況を正確に把握するために使用されます。マッピング技術は、精密な地図データを提供し、車両が自分の位置を把握するのに役立ちます。 AIと機械学習は、運転に必要な判断を行うための核心技術です。これにより、車両は信号機の状況や歩行者の動きを理解し、適切に反応することが可能となります。通信技術は、車両同士やインフラとの情報交換を支援し、リアルタイムでのデータ共有を行います。これにより、より安全で効率的な運転が実現されます。 自動運転車の普及には、技術的な進展だけでなく、法律や倫理的な問題も重要な課題として立ちはだかっています。例えば、事故が発生した場合の責任の所在や、プライバシーの問題などがあります。また、自動運転車が一般道を走るためには、社会全体での受容性やインフラの整備も求められます。 現在、世界中で多数の自動運転実験が行われており、大手自動車メーカーやIT企業が競い合っています。トヨタ、テスラ、Googleの親会社であるアルファベット（Waymo）といった企業は、自社の技術を用いて自動運転車の開発を進めています。それに伴い、自動運転車に関連する法整備も進められています。 自動運転技術は、交通システム全体の効率化や安全性の向上を促進する可能性があります。そのため、今後の技術進展や社会の受け入れの状況が、自動運転車の普及に大きく影響を与えていくでしょう。自動運転車が私たちの生活の中にどのように組み込まれていくのか、今後の動向に注目が集まっています。 |
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